論文の概要: GPatcher: A Simple and Adaptive MLP Model for Alleviating Graph Heterophily

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14340v1
• Date: Sun, 25 Jun 2023 20:57:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 15:22:49.154912
• Title: GPatcher: A Simple and Adaptive MLP Model for Alleviating Graph Heterophily
• Title（参考訳）: GPatcher:グラフヘテロフォニーを緩和するシンプルで適応的なMLPモデル
• Authors: Shuaicheng Zhang, Haohui Wang, Si Zhang, Dawei Zhou
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)フィルタにおけるグラフヘテロフィリーの影響を解明する。 我々は,パッチ・ミクサーアーキテクチャを利用したGPatcherというシンプルで強力なGNNを提案する。 本モデルでは, ノード分類において, 人気ホモフィリーGNNや最先端ヘテロフィリーGNNと比較して, 優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.93465948768545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While graph heterophily has been extensively studied in recent years, a fundamental research question largely remains nascent: How and to what extent will graph heterophily affect the prediction performance of graph neural networks (GNNs)? In this paper, we aim to demystify the impact of graph heterophily on GNN spectral filters. Our theoretical results show that it is essential to design adaptive polynomial filters that adapts different degrees of graph heterophily to guarantee the generalization performance of GNNs. Inspired by our theoretical findings, we propose a simple yet powerful GNN named GPatcher by leveraging the MLP-Mixer architectures. Our approach comprises two main components: (1) an adaptive patch extractor function that automatically transforms each node's non-Euclidean graph representations to Euclidean patch representations given different degrees of heterophily, and (2) an efficient patch mixer function that learns salient node representation from both the local context information and the global positional information. Through extensive experiments, the GPatcher model demonstrates outstanding performance on node classification compared with popular homophily GNNs and state-of-the-art heterophily GNNs.
• Abstract（参考訳）: グラフヘテロフィリは近年広く研究されているが、基本的な研究課題は、どのようにしてグラフニューラルネットワーク(GNN)の予測性能に影響を及ぼすのか? 本稿では,GNNスペクトルフィルタにおけるグラフヘテロフィリーの影響を解明することを目的とする。 本理論は,GNNの一般化性能を保証するために,グラフの次数が異なる適応多項式フィルタを設計することが重要であることを示す。 MLP-Mixerアーキテクチャを利用したGPatcherというシンプルなGNNを提案する。 提案手法は,(1)各ノードの非ユークリッドグラフ表現を,異次元の異なるeuclideanパッチ表現に自動変換する適応パッチ抽出機能,(2)ローカルコンテキスト情報とグローバル位置情報の両方からサルエントノード表現を学習する効率的なパッチミキサー機能,の2つの主成分からなる。 GPatcherモデルは広範な実験を通じて、一般的なホモフィリーGNNや最先端ヘテロフィリーGNNと比較して、ノード分類における優れた性能を示す。

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